合成孔径雷达原始数据非线性量化压缩频谱分析

该文针对合成孔径雷达原始数据的非线性量化压缩,采用频谱分析的方法探讨了数据压缩对雷达图像分辨力指标的影响问题。从分析结果中可以看出,雷达原始数据经过压缩以后,信号的频谱并没有损失,相当于雷达图像的分辨力并不降低;但数据压缩会引入附加噪声。该文还分析了非线性量化压缩所产生的误差的影响。     

合成孔径雷达原始数据量化编码的分析

本文详细地讨论了合成孔径雷达原始数据量化编码的原理以及对压缩算法进行了分析,并对块自适应量化编码原理进行了讨论。     

合成孔径雷达原始数据压缩AP算法幅相比特分配研究

该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由连续信源微分熵定义推导了幅相比特分配的幅度均值公式,指出幅度均值是决定幅相比特分配的唯一因素。根据统计直方图和概率密度之间的关系,给出了更为一般情况下的幅度相位微分熵计算公式。两种幅相比特分配方案各有优点,都可以实现幅度相位比特的自动分配。真实数据实验证实了该方法的有效性。     

星载SAR原始数据压缩模块的FPGA实现

分块自适应量化（BAQ）算法是目前最适于工程实现的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法。文中介绍了该算法的基本原理，针对星载SAR数据的实时传输，重点介绍了可变压缩比BAQ算法的数据压缩模块方案及其FPGA设计实现硬件压缩，并给出了仿真结果。用FPGA实现原始数据压缩灵活可靠，适合在星载SAR系统中应用。     

部分饱和SAR原始数据压缩

分块自适应量化(BAQ)算法在实际应用中碰到的问题是SAR原始数据含有较多饱和成分的量化。文中分析了BAQ对这类数据产生较大误差的原因。根据数据的特点,提出了一种对传统BAQ进行改良的压缩算法部分饱和BAQ(FSBAQ).实验表明,这种方法在不改变压缩比的情况下,对存在一定饱和的数据都能提高4.5dB以上的量化信噪比.文中给出了一条选择量化形式的曲线。并给出用传统BAQ算法及该文给出的算法对一块SAR原始数据进行量化和结果对比。     

合成孔径雷达原始数据压缩

本文首先论述了合成孔径雷达原始数据压缩的意义和重要性，接着简要回顾了它的发展历史，着重讨论了分块自适应量化（ＢＡＱ）和矢量量化（ＶＱ）两种数据压缩方法，最后展望了合成孔径雷达原始数据压缩的发展前景。     

合成孔径雷达原始数据压缩

本文首先论述了合成孔径雷达原始数据压缩的意义和重要性,接着简要回顾了它的发展历史,着重讨论了分块自适应量化(BAQ)和矢量量化(VQ)两种数据压缩方法.最后展望了合成孔径雷达原始数据压缩的发展前景.     

基于星载SAR的原始数据压缩算法

星载SAR的原始数据量大,受到星上设备的数据处理能力和下行链路带宽的制约,需要把原始数据进行有效的压缩以便在系统允许的条件下存储和传输.因此必须采取一种能提供较高压缩比和较低编码/解码误差的高效SAR原始数据压缩算法,将SAR的原始数据进行压缩.分块自适应量化(BAQ)算法,其具有计算简单、实施方便的特点.为了进一步提高数据的压缩比和压缩质量,不断有更多的算法被提出,如矢量量化(VQ)、栅格编码矢量量化(TCVQ)等,对BAQ、VQ和TCVQ三种算法加以研究并给出相应的实验结果,最后对以上算法的综合性能做一个评述.     

基于实测数据的原始数据压缩对InSAR系统测高影响研究

为了研究原始数据压缩对InSAR系统干涉测高的影响。该文应用4组典型高程起伏的ERS-1/2实测数据,对Block Adaptive Quantization (BAQ) 与 Amplitude-Phase (AP) 两种有重要工程应用潜力的算法对干涉测高影响进行研究。试验结果表明：BAQ算法在设计时,要合理选择数据分块尺寸;同时,对于测高精度要求较高且垂直基线较短的系统,量化位数应至少为4 bit。AP算法在设计时,要合理分配幅度和相位量化位数。对于平均比特率为3 bit/sample,AP算法最优方案为幅度2 bit、相位4 bit,其性能介于3 bit BAQ和4 bit BAQ之间。     

一种改进矢量量化进行SAR原始数据压缩的方法

在通常的块自适应矢量量化的基础上,对其进行了改进。首先对原始数据进行块自适应量化,并将其符号位提取出来单独编码,从而大幅度缩小了数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行矢量量化编码。实验结果证明,该算法可以降低矢量量化的复杂度。     

星载SAR原始数据BAQ压缩算法性能评估

对星载合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法的压缩性能评估是全面了解算法性能、合理选择算法方案的有效手段。该文模拟了以真实SAR图像为背景,引入点目标阵列的SAR回波数据;定义了综合评估指标;对分块自适应量化(BAQ)算法进行了不同分块方案、不同压缩比下的压缩实验;得到了一系列评估指标的计算结果。研究结果表明:BAQ算法对图像域的空间分辨率没有影响;不会引起图像的几何失真;对辐射分辨率影响很小;压缩引起的图像主瓣峰值失真不能够用统一的因子校正。同时该综合评价指标也可以推广到其他压缩算法评估中。     

快速可变速率SAR原始数据压缩算法

该文在原分块自适应矢量量化(BAVQ)算法基础上,提出了一种通过改变矢量码书大小及矢量维数来获得可变的编码数据率的改进措施。为了降低改进算法的计算复杂度,采用了数据块方差的查表法及矢量量化的快速搜索算法。对SAR原始数据进行压缩的结果表明,改进算法能够在不降低量化信噪比的情况下,获得更高的编码效率。不同数据率的解压缩数据生成图像,都不同程度地保留了原始图像中的细节信息。     

基于DCT-TCQ的SAR原始数据压缩算法

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和网格编码量化(TCQ)的SAR原始数据压缩算法。SAR原始数据可以看成是距离向和方位向的2维线性调频信号的线性平移叠加,因而含有丰富的频率分量,对DCT系数按频率分组,根据各组频率分量系数方差确定量化比特分配,然后对量化系数进行TCQ编码量化,可以大幅度提高了量化增益。真实SAR原始数据实验结果表明：该算法使SAR原始数据的压缩性能指标较现有算法有了明显提高。     

基于DCT的分块自适应量化算法及其用于SAR原始数据压缩

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和分块自适应量化相结合的SAR原始数据压缩算法。利用SAR原始数据满足局部平稳高斯随机过程的特点,通过将DCT系数进行重排,并对重排后的系数矩阵进行有效的量化比特分配和分块自适应量化,从而大幅度提高了量化增益。通过对真实SAR原始数据的压缩实验结果表明：该文算法与BAQ算法相比,以相对较低的运算复杂度增加,使图像域的压缩性能指标有了明显提高。     

用ADSP实现多极化SAR原始数据压缩算法

我们利用自行开发的ADSP21062信号处理板结合多极化合成孔径雷达数据流的特点，采用并行处理方式，实现了一种多极化雷达原始数据的压缩算法。     

基于小波的SAR原始数据幅相压缩算法

根据SAR原始数据幅值和相位统计独立的分布特点,该文在分析了SAR原始数据幅值的小波域系数特性后,研究了对SAR原始数据的幅值和相位分别进行量化的基于小波变换的幅相压缩算法。文中采用此算法对实际合成孔径雷达数据进行了压缩,结果表明,与传统的BAQ算法相比,该算法在很好保持数据的相位信息的同时,压缩效果有了明显的改善。     

基于提升小波的SAR原始数据压缩算法

该文介绍了提升方法构造小波变换的优点,结合SAR原始数据的特点,提出了基于提升小波变换的SAR原始数据压缩算法。利用模拟和实际数据分析了基于提升小波的压缩算法的性能,与其他原始数据压缩算法的比较说明了这一方法的有效性。     

SAR极化面目标原始数据模拟

提出了一种基于矩阵思想的雷达回波模拟方法，它采用一定的近似处理，可以高效的模拟出不同目标的原始回波数据，同时也能模拟出不同极化特性的场景的合成孔径雷达原始回波数据。该方法将飞行参数与地面参数的模拟进行分离，有利于实时计算。最后，用该方法对不同极化性质的地面目标进行了模拟。并给出了一些典型的目标回波的模拟效果。     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。